Penerapan ETL dan Decision Tree untuk Klasifikasi Rating Produk Tokopedia
DOI:
https://doi.org/10.64803/juikti.v2i2.98Kata Kunci:
ETL, Decision Tree, Tokopedia, Rating Produk, Ulasan ProdukAbstrak
Pertumbuhan e-commerce di Indonesia mendorong peningkatan volume data transaksi dan ulasan pelanggan. Tokopedia sebagai salah satu platform e-commerce terbesar di Indonesia menghasilkan data produk dan ulasan dalam jumlah besar yang berpotensi dianalisis untuk mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi rating ulasan produk Tokopedia dengan menerapkan proses Extract, Transform, Load (ETL) dan metode klasifikasi Decision Tree. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan mencakup informasi produk, penjual, serta ulasan pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa variabel seperti harga, jumlah produk terjual, status penjual, dan kategori produk memiliki pengaruh terhadap rating ulasan. Model Decision Tree mampu memberikan interpretasi yang jelas terhadap pola pengambilan keputusan dalam penentuan rating produk.
Referensi
[1] S. N. Anugrah, A. H. Hafidzi, and Y. G. Wibowo, “PENGARUH PROMOSI PRODUK MELALUI MEDIA SOSIAL TIKTOK DAN REVIEW PRODUK PADA MARKETPLACE TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN (Studi Kasus Pada Mahasiswa Unmuh Jember),” J. Mhs. Entrep., vol. 2, no. 2, p. 173, 2023, doi: 10.36841/jme.v2i2.2668.
[2] Swesti Mahardini, I. Ida Mudafia, and R. Apricuansyah, “Kualitas Produk, Harga, dan Kualitas Layanan Terhadap Keputusan Pembelian Tokopedia di Wilayah DKI Jakarta,” J. Manaj. dan Perbank., vol. 10, no. 2, pp. 1–10, 2023, doi: 10.55963/jumpa.v10i2.538.
[3] E. Andrian and A. R. Isnain, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Tiktok Shop di Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. 2, p. 788, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7530.
[4] R. Abdul Ghani and R. Kurniawan, “Implementasi Extract, Transform, Load Process Pada Perancangan Data Warehouse Terkait Kualitas Pendidikan Di Kabupaten Serang,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 2083–2090, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i2.9081.
[5] Resti Dwi Artika, Nadiyah Nur Rafifah, Putri Ayu Dina, and Chaerur Rozikin, “Perancangan Data Pipeline Untuk Analisis Pola Perjalanan Dan Permintaan Layanan Transjakarta,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 13, no. 3S1, 2025, [Online]. Available: https://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet/article/view/8051
[6] H. Zuriyat Tayyibah et al., “Sistem Pendukung Keputusan untuk Klasifikasi Risiko Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree,” J. Kolaborasi Ris. Sarj., vol. 2, no. 3, pp. 9–19, 2025, [Online]. Available: https://ejournal.uhb.ac.id/index.php/korisa
[7] J. Jumawan et al., “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pengambilan Keputusan : Gaya Kepemimpinan, Kepribadian Dan Komunikasi,” SENTRI J. Ris. Ilm., vol. 3, no. 6, pp. 2896–2908, 2024, doi: 10.55681/sentri.v3i6.2970.
[8] H. Putri Wahyuni, E. Daniati, and A. Sari Wardani, “Sistem Informasi Penjualan Online Berbasis Website Pada Toko Andalan Tani,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 5, pp. 8745–8752, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i5.10850.
[9] H. Barus, I. N. Fajri, and Y. Pristyanto, “Sentiment Classification Analysis of Tokopedia Reviews Using TF-IDF, SMOTE, and Traditional Machine Learning Models,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 9, no. 5, pp. 2552–2561, 2025, doi: 10.30871/jaic.v9i5.10524.
[10] N. Hendrastuty, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil Pembelajaran Siswa,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 1, pp. 46–56, 2024, doi: 10.58602/jima-ilkom.v3i1.26.
[11] S. Nida, A. Nurhakim, J. M. Noor Isiqamah, and Nuraini, “Analisis Perkembangan Toko Online (E-Commerce) Di Indonesia,” J. Bisnis Digit., vol. 2, no. 1, pp. 126–137, 2024, doi: 10.52060/j-bisdig.v2i1.2180.
[12] Martin Paul Putra Zebua, Barany Fachri, and Juliandri, “Sistem Informasi Manajemen Supply Chain Untuk Optimasi Distribusi Produk Sparepart di PT. Aneka Teknindo Persada Dengan Metode Design Science Research (DSR),” J. Komput. Teknol. Inf. Sist. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 828–835, 2025, doi: 10.62712/juktisi.v4i2.467.
[13] E. M. Asih, “Analisis pada Shopee sebagai E-Commerce Terpopuler di Indonesia,” J. Ekon. Bisnis Antart., vol. 2, no. 1, pp. 73–79, 2024, doi: 10.70052/jeba.v2i1.299.
[14] Anisa Sabrina and Feri Fauzi, “Manfaat Ulasan Pelanggan Dan Rating Produk Terhadap Minat Dan Beli Konsumen Di Platform Lazada,” J. Cent. Publ., vol. 2, no. 11, pp. 2795–2802, 2025, doi: 10.60145/jcp.v2i11.555.
[15] D. Arya Winaldi, F. Annas, and M. Yusuf Armando, “Perancangan E-Commerce Berbasis OpenCart untuk Promosi Produk Makanan Home Industry Di Kecamatan Aek Ledong,” JOVISHE J. Vision. Sharia Econ., vol. 3, no. 2, pp. 399–417, 2024, doi: 10.57255/jovishe.v3i2.530.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 Putu Raditya Adi Natha, I Wayan Sudiarsa, I Gusti Ngurah Adi Paramarta, Stevano Juliu Wahyu Aditya, I Gede Raditya Caera Dana (Author)
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
